Upang mag-import ng data ng pagsasanay sa AutoML Tables, maaaring sundin ng mga user ang isang serye ng mga hakbang na kinabibilangan ng paghahanda ng data, paggawa ng dataset, at pag-upload ng data sa serbisyo ng AutoML Tables. Ang AutoML Tables ay isang serbisyo sa machine learning na ibinigay ng Google Cloud na nagbibigay-daan sa mga user na gumawa at mag-deploy ng mga custom na modelo ng machine learning nang hindi nangangailangan ng malawak na coding o data science na kadalubhasaan.
Ang unang hakbang sa pag-import ng data ng pagsasanay ay ang paghahanda ng data sa isang katugmang format. Sinusuportahan ng AutoML Tables ang iba't ibang format ng data gaya ng CSV, JSONL, at BigQuery na mga talahanayan. Mahalagang matiyak na ang data ay maayos na na-format at nakaayos bago ito i-upload sa AutoML Tables. Kabilang dito ang paglilinis ng data, paghawak ng mga nawawalang halaga, at pag-encode ng mga variable na pangkategorya kung kinakailangan.
Kapag naihanda na ang data, makakagawa ang mga user ng dataset sa AutoML Tables UI. Ang isang dataset ay isang lalagyan para sa data ng pagsasanay at nauugnay na metadata. Para gumawa ng dataset, kailangang magbigay ng pangalan ang mga user at piliin ang proyekto at lokasyon kung saan iimbak ang dataset. Mahalagang piliin ang naaangkop na proyekto at lokasyon upang matiyak ang privacy ng data at pagsunod sa mga kinakailangan sa regulasyon.
Pagkatapos gawin ang dataset, maaaring i-upload ng mga user ang data ng pagsasanay. Sa AutoML Tables UI, mayroong opsyong mag-import ng data mula sa iba't ibang source gaya ng Google Cloud Storage, BigQuery, o direkta mula sa lokal na machine ng user. Kung naka-store ang data sa Google Cloud Storage o BigQuery, maaaring ibigay lang ng mga user ang mga kinakailangang detalye gaya ng path ng file o pangalan ng talahanayan. Kung lokal na nakaimbak ang data, magagamit ng mga user ang AutoML Tables UI upang i-upload ang file ng data.
Sa panahon ng proseso ng pag-import ng data, awtomatikong sinusuri ng AutoML Tables ang data at hinuhusgahan ang mga uri ng column at istatistika ng data. Nakakatulong ito sa pag-unawa sa data at paggawa ng matalinong mga desisyon sa panahon ng proseso ng pagsasanay sa modelo. Maaaring suriin at baguhin ng mga user ang mga hinuha na uri ng column kung kinakailangan.
Pagkatapos ma-import ang data, maaari pang galugarin at suriin ng mga user ang data gamit ang AutoML Tables UI. Nagbibigay ang UI ng iba't ibang feature gaya ng mga istatistika ng data, visualization ng pamamahagi ng data, at mga opsyon sa paghahati ng data. Nakakatulong ang mga feature na ito sa mga user na makakuha ng mga insight sa data at gumawa ng matalinong mga desisyon sa panahon ng proseso ng pagsasanay sa modelo.
Para mag-import ng data ng pagsasanay sa AutoML Tables, kailangang ihanda ng mga user ang data sa isang tugmang format, gumawa ng dataset, at i-upload ang data gamit ang AutoML Tables UI. Sinusuportahan ng AutoML Tables ang iba't ibang format ng data at nagbibigay ng intuitive na UI para sa paggalugad at pagsusuri ng data. Sa pamamagitan ng pagsunod sa mga hakbang na ito, mahusay na mai-import ng mga user ang kanilang data ng pagsasanay at magsimulang bumuo ng mga custom na machine learning na modelo gamit ang AutoML Tables.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Mga Talaan ng AutoML:
- Paano mai-deploy ng mga user ang kanilang modelo at makakuha ng mga hula sa AutoML Tables?
- Anong mga opsyon ang available para sa pagtatakda ng badyet sa pagsasanay sa AutoML Tables?
- Anong impormasyon ang ibinibigay ng tab na Pagsusuri sa AutoML Tables?
- Ano ang iba't ibang uri ng data na kayang hawakan ng AutoML Tables?